❓Почему кто-то может предпочесть иерархическую кластеризацию вместо кластеризации на основе разбиения
1. Многоуровневая структура кластеров Иерархические методы способны выявлять вложенные структуры: можно увидеть, как малые кластеры объединяются в более крупные. Это особенно полезно, если данные имеют естественную иерархию.
2. Гибкость при выборе количества кластеров В отличие от методов типа K-средних, где нужно заранее задать число кластеров, иерархическая кластеризация позволяет определить их после построения, анализируя дендрограмму (древовидное представление).
3. Хороша для анализа и интерпретации Иерархическая кластеризация часто применяется в задачах, где важно понять структуру и взаимосвязи между объектами — например, в биоинформатике (кластеризация генов), лингвистике (группировка слов), маркетинге (иерархия клиентов).
⚠️Ограничения:
➡️ Сложность по вычислениям: стандартные алгоритмы имеют сложность $O(n^2)$ по памяти и времени, что делает их неэффективными для больших наборов данных. ➡️ Чувствительность к шуму и выбросам: особенно при использовании метрик расстояния без устойчивости к выбросам.
❓Почему кто-то может предпочесть иерархическую кластеризацию вместо кластеризации на основе разбиения
1. Многоуровневая структура кластеров Иерархические методы способны выявлять вложенные структуры: можно увидеть, как малые кластеры объединяются в более крупные. Это особенно полезно, если данные имеют естественную иерархию.
2. Гибкость при выборе количества кластеров В отличие от методов типа K-средних, где нужно заранее задать число кластеров, иерархическая кластеризация позволяет определить их после построения, анализируя дендрограмму (древовидное представление).
3. Хороша для анализа и интерпретации Иерархическая кластеризация часто применяется в задачах, где важно понять структуру и взаимосвязи между объектами — например, в биоинформатике (кластеризация генов), лингвистике (группировка слов), маркетинге (иерархия клиентов).
⚠️Ограничения:
➡️ Сложность по вычислениям: стандартные алгоритмы имеют сложность $O(n^2)$ по памяти и времени, что делает их неэффективными для больших наборов данных. ➡️ Чувствительность к шуму и выбросам: особенно при использовании метрик расстояния без устойчивости к выбросам.
